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數據思維能力培訓

課程背景
在VUCA時代 企業面臨越來越多的外部挑戰，敏捷適應性是企業應該具備的基本能力，這就離不開對內外部數據和信息的及時分析，掌握規律，預測未來，從容應對。企業必須推進數據化管理，利用數據提升管理的精準性、科學性，“用數據說話”，“無數據，不管理”。
1、數據分析能力已經成為必備的能力
麥肯錫在研究報告中指出數據已經滲透到每個行業和業務智能領域，逐漸成為重要的生產要素，而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。作為企業管理者，數據分析能力已經成為必備的能力。
2、企業缺少懂數據、會分析的中高層管理者！
企業缺少數據嗎？不，擁有多套信息系統的企業已經在服務器中積累了大量的數據。只是沒有人拿出來分析，也沒有人拿出來應用于管理決策，這些數據在服務器中沉睡著。為什么這些數據沒有被充分分析和挖掘應用呢？缺少思路和方法，缺少懂數據、會分析的中高層管理者！
3、思路決定出路
數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)方法汗牛充(chong)棟(dong)，面(mian)對海量的(de)(de)數(shu)據，我(wo)們從(cong)(cong)哪里下手(shou)得到(dao)有效的(de)(de)分(fen)析(xi)(xi)結果從(cong)(cong)而指導我(wo)們的(de)(de)經營和管理決(jue)策？思(si)路(lu)(lu)(lu)決(jue)定出(chu)路(lu)(lu)(lu)，“凡(fan)事必有道理，凡(fan)事必有方法”，思(si)路(lu)(lu)(lu)的(de)(de)背(bei)后一定有套路(lu)(lu)(lu)，這個套路(lu)(lu)(lu)就(jiu)是(shi)“數(shu)據思(si)維”。為了(le)有效提升學(xue)員的(de)(de)數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)能力，我(wo)們從(cong)(cong)數(shu)據思(si)維訓練開始，有了(le)思(si)路(lu)(lu)(lu)就(jiu)會(hui)“才思(si)泉涌”地創出(chu)數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)方法和模型。

課程目標
1．了解數據管理的基礎知識，理解數據思維方式；
2．學會數據分析的框架和思路，掌握常用數據分析方法來分析問題；
3．幫助學員了解并深刻領會企業在大數據環境下，應用企業現有數據解決實際管理問題的思路和方法；
4．幫助學員找到最適合(he)使(shi)用的數(shu)據管理(li)工具(ju)，提升數(shu)據管理(li)的功能和技巧，使(shi)工作(zuo)效率倍增。

課程特色
1、啟發性
本課程重點強調的是思路和方法，“授人以漁”的理念貫穿始終。
2、實用性
本課程內容來自老師長期從業經驗的總結，所有內容都是從企業的實際應用出發，學員可以將其中的思路和方法輕松地應用到實踐工作中。
3、延展性
本課程不(bu)是(shi)(shi)簡單地演示(shi)一個(ge)案例的(de)(de)具體(ti)操作(zuo)，也不(bu)是(shi)(shi)描(miao)述一個(ge)方(fang)法(fa)的(de)(de)細節(jie)，而是(shi)(shi)通過(guo)思路和(he)方(fang)法(fa)的(de)(de)理論性總(zong)結，讓學(xue)員學(xue)會數(shu)據分(fen)析的(de)(de)思路和(he)方(fang)法(fa)，從而能夠(gou)將一個(ge)場景(jing)(jing)下(xia)的(de)(de)分(fen)析方(fang)法(fa)延伸(shen)到更多的(de)(de)場景(jing)(jing)下(xia)。

課程對象
企(qi)業各層級管理(li)者、經營和管理(li)決策者、企(qi)業經營數據分析人員

課程形式
課程內(nei)容融合有理論講解(jie)+互(hu)動(dong)提(ti)問+案例研討+小組討論+視頻觀摩+情境互(hu)動(dong)+體驗活動(dong)+頭腦(nao)風暴+心得分享等(deng)多元培訓方(fang)式

課程大綱
第一部分：數據思維與數據意識的建立
一、數據的源頭
1、開篇案例：從《瑯琊榜》的營銷推廣中看數據的力量
2、你了解企業中的大數據嗎？
3、數據是一切的基礎
4、案例分析：從用戶評論看產品改善
二、數據能力已經成為管理者的基本能力
1、數字智能時代的新趨勢
2、案例分析：《倚天屠龍記》中張無忌最愛誰？
2、管理者的數據能力成為關鍵競爭要素
3、管理者的數據能力是企業數字化轉型的關鍵
三、管理者的數據思維
1、數據能力的背后是思維模式
(1)從專業知識到實踐需要一個長期的過程
(2)數據能力是一項實踐性非常強的能力
(3)測一測：你對數字化轉型和數據化管理的認知程度
2、管理者必備的數據思維——數據分析與管理決策
(1)什么是數據思維
(2)經驗管理是否已經過時
(3)如何通過數據思維挖掘商業洞察
(4)如何從事物認知的基本方法構建數據思維
3、數據價值挖掘和數據能力
(1)數據用于回答“發生了什么”
(2)數據用于回答“為什么發生”
(3)數據用于回答“將要發生什么”
(4)數據用于回答“應該怎么做” 
(5)案例分析：某移動通信公司客戶流失預警分析
(6)不同時代對管理者數據能力的要求不同
(7)新時代對管理者數據能力的要求
四、管理者數據能力4M 模型
1、管理者數據能力4M 模型之M1（Mind）：數據意識與數據思維
(1)數據意識：對數據價值和意義的識別
(2)數據意識模型
(3)數據思維：利用數據模擬人類的認知模式
(4)先有數據意識，后有數據思維
2、管理者數據能力4M 模型之M2（Methods）：數據分析方法
(1)數據分析方法是數據掘金的工具
(2)數據分析方法是認知世界的思維模式
(3)數據分析方法需要總結和沉淀
3、管理者數據能力4M 模型之M3（Mastery）：數據工具
(1)每一個管理者都需要數據工具
(2)數據工具正在不斷進化
(3)工具永遠是工具，替代不了思想
(4)熟練掌握一種適合自己的工具
(5)測一測：你的Excel 工具操作能力
4、管理者數據能力模型之M4（Move On）：數據應用
(1)數據應用是一個復雜的系統工程
(2)數據應用需要復合能力
(3)變(bian)革(ge)推動(dong)力是(shi)數(shu)字化(hua)轉型的核心動(dong)力

第二部分：數據分析的應用
一、數據分析的原動力：從追求商業成功開始
1、生活案例：“分析一下這樣做能不能成功？” 
(1)想要成功，從統一口徑做起
(2)在成功之前，先厘清增長路徑
(3)避免被欺騙，用數據識別商機
(4)商業成功的秘訣：基于清晰的思考
(5)以小見大，理解數據分析的基本做法
2、數據分析工作的基本流程
(1)總述：數據分析是“從業務到數據，再到業務”的循環
(2)數據分析的起源：業務
(3)數據分析的量化：數據
(4)數據分析的歸宿：用數據驅動業務的優化和增長
(5)數據分析的重生循環：新業務/新數據/新優化增長
二、數據分析的基本功：理解商業模式
1、知全貌——理解“行業”的運作模式
(1)行業研究的基本構成框架
(2)研究行業的市場規模，判斷賽道的寬度
(3)研究行業的生命周期，預估賽道的長度
(4)研究產業鏈，明確身處哪條賽道
(5)研究競爭格局，認清賽道的崎嶇與平坦程度
(6)研究宏觀環境，知曉比賽的天氣和環境
(7)研究盈利模式，知道如何贏取獎金
2、如何在短時間內快速了解一個行業
3、傳統行業的賺錢邏輯和盈利模式——以星巴克和瑞幸為例
4、知彼——研究你的“競爭對手
(1)6步走做好競爭對手研究
(2)為什么要研究競爭對手
(3)誰才是你的競爭對手
(4)浩如煙海的競爭信息，需要研究哪些內容
(5)從哪些地方獲取競爭對手的信息
(6)如何進行多渠道信息的交叉驗證
(7)案例：如何通過競爭對手研究尋找商機
5、知己——剖析“所在的公司和業務”
(1)一頁紙梳理自身公司的商業模式——商業模式畫布
(2)一張圖畫出自身公司的組織架構——職能+業務+敏捷
(3)3張圖描繪所在業務的業務模式——邏輯+流程+架構 
(4)2種模型對比自身公司和競爭對手的競爭實力——五力競爭模型+競爭態勢矩陣
三、數據分析第一階段：全面認識現狀
1、數據分析的起跑線：數據指標與指標體系
(1)建立數據指標：數據分析的前提
(2)提高數據質量：建立數據指標的關鍵
(3)構建數據指標體系：全面觀察問題
(4)兩種基本的指標邏輯模型
(5)設立指標評價標準：從指標到結論
2、數據分析的基礎方法：讀出數據背后的含義
(1)基礎方法的作用
(2)趨勢分析法：讀懂發展趨勢的含義
(3)自然周期分析法：讀懂季節變化的含義
(4)生命周期分析法：明白興衰交替的含義
(5)主動行為分析法：明白行為數據的含義
(6)基礎分析方法案例：解讀異常指標
4、數據分析的初級方法：多指標、多維度開展分析
(1)初級方法的作用
(2)結構分析法：通過認識內部結構發現問題
(3)分層分析法：通過區分高/中/低用戶群體發現問題
(4)同期群分析法：通過與同期對照發現問題
(5)ROI分析法/比率分析法：通過綜合對比投入/產出發現問題
(6)矩陣分析法：通過兩個維度矩陣發現問題
(7)盈虧平衡分析法：通過盈虧走勢發現問題
(8)對比分析法：通過樹立正確的對比標桿發現問題
(9)多指標綜合評估法：通過綜合多角度做出判斷
(10)初級方法案例：傳統零售行業的經營分析 
四、數據分析第二階段：精準解決問題
1、數據分析的中級目標：產品賣出去，庫存降下來
(1)生活案例：“為什么別人做就能成功，我一做就失敗？”
(2)銷售渠道分析：提高產出的關鍵 
(3)供給端分析：保持供給和需求間的動態平衡
2、數據分析的中級方法：構建分析體系，細致解決問題
(1)中級方法的作用
(2)OSM模型：從商業目標出發建立數據體系
(3)數據監控體系：系統監控商業發展走勢
(4)多維度診斷：確定商業問題源頭
(5)策略評估：確定商業行動順序
(6)標桿分析：快速積累商業成功的經驗
五、數據分析第三階段：深入洞察業務
1、數據分析的高級目標：產品出爆款，營銷有成效
(1)生活案例：營銷也大有學問
(2)用戶分析：更好地認識用戶
(3)產品分析：打造高質量產品
(4)營銷/ 運營分析：提升運營效率
2、數據分析的高級方法：從千頭萬緒中找出關鍵
(1)高級方法的作用
(2)自然增長率
(3)單維度分析：從單維度檢驗業務假設
(4)多維度分析：用MECE方法處理多維度業務假設
(5)數據測試分析：測試分析結論的正確性
(6)因果關系分析：追溯問題源頭
(7)指標異動的關鍵原因分析：從多種原因中鎖定關鍵原因
(8)前瞻性分析：預判未來走勢，發現商機
六、課(ke)程總結回顧，學(xue)員分享

數據思維能力培訓